Биномиальное распределение

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Интегральная теорема Муавра-Лапласа)
м
Строка 20: Строка 20:
==Определение==
==Определение==
-
''Биномиальное распределение'' - дискретное распределение вероятностей [[случайная_величина|случайной величины]] <tex>X</tex>, принимающей целочисленные значения <tex>k=0,1,\ldots,n</tex> с вероятностями:
+
''Биномиальное распределение'' &mdash; дискретное распределение вероятностей [[случайная_величина|случайной величины]] <tex>X</tex>, принимающей целочисленные значения <tex>k=0,1,\ldots,n</tex> с вероятностями:
-
<center><tex>P(X=k)={n \choose k}p^k(1-p)^{n-k}</tex>.</center>
+
::<tex>P(X=k)={n \choose k}p^k(1-p)^{n-k}</tex>.
-
Данное распределение характеризуется двумя параметрами: целым числом <tex>n>0</tex>, называемым ''числом испытаний'', и вещественным числом <tex>p</tex>, <tex>0\le p\le 1</tex>, называемом ''вероятностью успеха в одном испытании''. Биномиальное распределение - одно из основных распределений вероятностей, связанных с последовательностью независимых испытаний. Если проводится серия из <tex>n</tex> независимых испытаний, в каждом из которых может произойти "успех" с вероятностью <tex>p</tex>, то случайная величина, равная числу успехов во всей серии, имеет указанное распределение. Эта величина также может быть представлена в виде суммы <tex>X=X_1+\cdots+X_n</tex> независимых слагаемых, имеющих [[распределение Бернулли]].
+
Данное распределение характеризуется двумя параметрами: целым числом <tex>n>0</tex>, называемым ''числом испытаний'', и вещественным числом <tex>p</tex>, <tex>0\le p\le 1</tex>, называемом ''вероятностью успеха в одном испытании''. Биномиальное распределение &mdash; одно из основных распределений вероятностей, связанных с последовательностью независимых испытаний. Если проводится серия из <tex>n</tex> независимых испытаний, в каждом из которых может произойти "успех" с вероятностью <tex>p</tex>, то случайная величина, равная числу успехов во всей серии, имеет указанное распределение. Эта величина также может быть представлена в виде суммы <tex>X=X_1+\cdots+X_n</tex> независимых слагаемых, имеющих [[распределение Бернулли]].
==Основные свойства==
==Основные свойства==
-
[[Характеристическая функция]] <tex>\phi(t)=(1+p(e^{it}-1))^n</tex>
+
[[Характеристическая функция]]: <tex>\phi(t)=(1+p(e^{it}-1))^n</tex>.
[[Моменты случайной величины|Моменты]]:
[[Моменты случайной величины|Моменты]]:
-
*Математическое ожидание: <tex>MX=np</tex>
+
*Математическое ожидание: <tex>MX=np</tex>.
-
*Дисперсия: <tex>DX=np(1-p)</tex>
+
*Дисперсия: <tex>DX=np(1-p)</tex>.
-
*[[Асимметрия]]: <tex>\gamma_1=\frac{1-2p}{\sqrt{np(1-p)}}</tex>; при <tex>p=0.5</tex> распределение симметрично относительно центра <tex>n/2</tex>
+
*[[Асимметрия]]: <tex>\gamma_1=\frac{1-2p}{\sqrt{np(1-p)}}</tex>; при <tex>p=0.5</tex> распределение симметрично относительно центра <tex>n/2</tex>.
==Асимптотические приближения при больших n==
==Асимптотические приближения при больших n==
Строка 41: Строка 41:
===Приближение Пуассона===
===Приближение Пуассона===
-
Приближение распределением Пуассона применяется в ситуациях, когда значения <tex>n</tex> большие, а значения <tex>p</tex> близки к нулю. При этом биномиальное распределение аппроксимируется распределением Пуассона с параметром <tex>\lambda=np</tex>.
+
Приближение распределением Пуассона применяется в ситуациях, когда значения <tex>n</tex> большие, а значения <tex>p</tex> близки к нулю. При этом биномиальное распределение аппроксимируется распределением Пуассона с параметром <tex>\lambda=np</tex>.
Строгая формулировка: если <tex>n\to\infty</tex> и <tex>p\to 0</tex> таким образом, что <tex>np\to\lambda</tex>, то
Строгая формулировка: если <tex>n\to\infty</tex> и <tex>p\to 0</tex> таким образом, что <tex>np\to\lambda</tex>, то
-
<center><tex>P(X=k)\to\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda},\quad k=0,1,2,\ldots.</tex></center>
+
::<tex>P(X=k)\to\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda},\quad k=0, 1, 2, \ldots</tex>.
Более того, справедлива следующая оценка. Пусть <tex>Y</tex> - случайная величина, имеющая распределение Пуассона с параметром <tex>\lambda=np</tex>.
Более того, справедлива следующая оценка. Пусть <tex>Y</tex> - случайная величина, имеющая распределение Пуассона с параметром <tex>\lambda=np</tex>.
Тогда для произвольного множества <tex>B\subset\{0,1,2,\ldots\}</tex> справедливо неравенство:
Тогда для произвольного множества <tex>B\subset\{0,1,2,\ldots\}</tex> справедливо неравенство:
-
<center><tex>|P(X\in B) - P(Y\in B)|\le 2np^2.</tex></center>
+
::<tex>|P(X\in B) - P(Y\in B)|\le 2np^2</tex>.
Доказательство и обзор более точных результатов, касающихся точности данного приближения, можно найти в [1, гл. III, §12].
Доказательство и обзор более точных результатов, касающихся точности данного приближения, можно найти в [1, гл. III, §12].
Строка 57: Строка 57:
Приближение нормальным распределением используется в ситуациях, когда <tex>n\to\infty</tex>, а <tex>p</tex> фиксировано. Это приближение можно рассматривать как частный случай центральной предельной теоремы, применение которой основано на представлении <tex>X</tex> в виде суммы <tex>n</tex> слагаемых. Приближение основано на том, что при указанных условиях распределение нормированной величины
Приближение нормальным распределением используется в ситуациях, когда <tex>n\to\infty</tex>, а <tex>p</tex> фиксировано. Это приближение можно рассматривать как частный случай центральной предельной теоремы, применение которой основано на представлении <tex>X</tex> в виде суммы <tex>n</tex> слагаемых. Приближение основано на том, что при указанных условиях распределение нормированной величины
-
<center><tex>X'=\frac{X-MX}{\sqrt{DX}}=\frac{X-np}{\sqrt{npq}</tex>, где <tex>q=1-p</tex></center>
+
::<tex>X'=\frac{X-MX}{\sqrt{DX}}=\frac{X-np}{\sqrt{npq}</tex>, где <tex>q=1-p</tex>,
близко к стандартному нормальному.
близко к стандартному нормальному.
Строка 64: Строка 64:
Данная теорема используется для приближенного вычисления вероятностей отдельных значений биномиального распределения. Она утверждает [1, гл. I, §6], что равномерно по всем значениям <tex>k</tex>, таким что <tex>|k-np|=o(npq)^{2/3}</tex>, имеет место
Данная теорема используется для приближенного вычисления вероятностей отдельных значений биномиального распределения. Она утверждает [1, гл. I, §6], что равномерно по всем значениям <tex>k</tex>, таким что <tex>|k-np|=o(npq)^{2/3}</tex>, имеет место
-
<center><tex>P(X=k)\sim\frac{1}{\sqrt{2\pi npq}}e^{-\frac{(k-np)^2}{2npq}}=\frac{1}{\sqrt{npq}}\varphi\left(\frac{k-np}{\sqrt{npq}}\right),</tex></center>
+
::<tex>P(X=k)\sim\frac{1}{\sqrt{2\pi npq}}e^{-\frac{(k-np)^2}{2npq}}=\frac{1}{\sqrt{npq}}\varphi\left(\frac{k-np}{\sqrt{npq}}\right)</tex>,
-
где <tex>\varphi</tex> - плотность стандартного нормального распределения.
+
где <tex>\varphi</tex> &mdash; плотность стандартного нормального распределения.
===Интегральная теорема Муавра-Лапласа===
===Интегральная теорема Муавра-Лапласа===
На практике необходимость оценки вероятностей отдельных значений, которую дает локальная теорема Муавра-Лапласа, возникает не часто. Гораздо более важно оценивать вероятности событий, включающих в себя множество значений. Для этого используется интегральная теорема, которую можно сформулировать в следующем виде [1, гл. I, §6]:
На практике необходимость оценки вероятностей отдельных значений, которую дает локальная теорема Муавра-Лапласа, возникает не часто. Гораздо более важно оценивать вероятности событий, включающих в себя множество значений. Для этого используется интегральная теорема, которую можно сформулировать в следующем виде [1, гл. I, §6]:
-
<center><tex>\sup_{-\infty\le a<b\le\infty}\left|P\left(a<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le b\right) - P(a<Z\le b)\right|\to 0</tex> при <tex>n\to\infty</tex>,</center>
+
::<tex>\sup_{-\infty\le a<b\le\infty}\left|P\left(a<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le b\right) - P(a<Z\le b)\right|\to 0</tex> при <tex>n\to\infty</tex>,
где случайная величина <tex>Y</tex> имеет стандартное нормальное распределение <tex>\mathcal{N}(0,1)</tex>, и аппроксимирующая вероятность определяется по формуле
где случайная величина <tex>Y</tex> имеет стандартное нормальное распределение <tex>\mathcal{N}(0,1)</tex>, и аппроксимирующая вероятность определяется по формуле
-
<center><tex>P(a<Z\le b)=\Phi(b)-\Phi(a)</tex>,</center>
+
::<tex>P(a<Z\le b)=\Phi(b)-\Phi(a)</tex>,
-
где <tex>\Phi(t)</tex> - функция распределения стандартного нормального закона: <tex>\Phi(t)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^t e^{-t^2/2}\,dt</tex>.
+
где <tex>\Phi(t)</tex> &mdash; функция распределения стандартного нормального закона: <tex>\Phi(t)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^t e^{-t^2/2}\,dt</tex>.
Есть ряд результатов, позволяющих оценить скорость сходимости. В [1, гл. I, §6] приводится следующий результат, являющийся частным случаем теоремы Берри-Эссеена:
Есть ряд результатов, позволяющих оценить скорость сходимости. В [1, гл. I, §6] приводится следующий результат, являющийся частным случаем теоремы Берри-Эссеена:
-
<center><tex>\sup_{-\infty\le x\le\infty}|F_n(x)-\Phi(x)|\le\frac{p^2+q^2}{\sqrt{npq}}</tex>,</center>
+
::<tex>\sup_{-\infty\le x\le\infty}|F_n(x)-\Phi(x)|\le\frac{p^2+q^2}{\sqrt{npq}}</tex>,
-
где <tex>F_n(x)</tex> - функция распределения случайной величины <tex>X'=\frac{X-np}{\sqrt{npq}}</tex>. На практике решение о том, насколько следует доверять нормальному приближению, принимают исходя из величины <tex>npq</tex>. Чем она больше, тем меньше будет погрешность приближения.
+
где <tex>F_n(x)</tex> &mdash; функция распределения случайной величины <tex>X'=\frac{X-np}{\sqrt{npq}}</tex>. На практике решение о том, насколько следует доверять нормальному приближению, принимают исходя из величины <tex>npq</tex>. Чем она больше, тем меньше будет погрешность приближения.
Заметим, что асимптотический результат не изменится, если заменить строгие неравенства на нестрогие и наоборот. Предельная вероятность от такой замены также не поменяется, так как нормальное распределение абсолютно непрерывно и вероятность принять любое конкретное значение для него равна нулю. Однако исходная вероятность от такой замены может измениться, что вносит в формулу некоторую неоднозначность. Для больших значений <tex>n</tex> изменение будет невелико, однако для небольших <tex>n</tex> это может внести дополнительную погрешность.
Заметим, что асимптотический результат не изменится, если заменить строгие неравенства на нестрогие и наоборот. Предельная вероятность от такой замены также не поменяется, так как нормальное распределение абсолютно непрерывно и вероятность принять любое конкретное значение для него равна нулю. Однако исходная вероятность от такой замены может измениться, что вносит в формулу некоторую неоднозначность. Для больших значений <tex>n</tex> изменение будет невелико, однако для небольших <tex>n</tex> это может внести дополнительную погрешность.
Строка 91: Строка 91:
===Пример===
===Пример===
-
Пусть <tex>n=20</tex>, <tex>p=0.5</tex>. Оценим вероятность того, что число успехов будет отличаться от наиболее вероятного значения <tex>10</tex> не более чем на <tex>3</tex>. Заметим, что <tex>npq=5</tex> - значение очень мало, поэтому применение нормального приближения здесь довольно ненадежно.
+
Пусть <tex>n=20</tex>, <tex>p=0.5</tex>. Оценим вероятность того, что число успехов будет отличаться от наиболее вероятного значения <tex>10</tex> не более чем на <tex>3</tex>. Заметим, что значение <tex>npq=5</tex> очень мало, поэтому применение нормального приближения здесь довольно ненадежно.
Точная вероятность рассматриваемого события равна
Точная вероятность рассматриваемого события равна
-
<center><tex>P(7\le X\le 13)\approx 0.8846</tex></center>
+
::<tex>P(7\le X\le 13)\approx 0.8846</tex>.
Применим нормальное приближение с той расстановкой неравенств, которая дана выше (снизу строгое, сверху нестрогое):
Применим нормальное приближение с той расстановкой неравенств, которая дана выше (снизу строгое, сверху нестрогое):
-
<center><tex>P(7\le X\le 13)=P(6<X\le 13)=P\left(\frac{6-10}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{13-10}{\sqrt{5}}\right)=P\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{3}{\sqrt{5}}\right)\approx P\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}<Z\le\frac{3}{\sqrt{5}}\right)=\Phi\left(\frac{3}{\sqrt{5}}\right) - \Phi\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}\right)\approx 0.8733</tex></center>
+
::<tex>P(7\le X\le 13)=P(6<X\le 13)=P\left(\frac{6-10}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{13-10}{\sqrt{5}}\right)=P\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{3}{\sqrt{5}}\right)\approx P\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}<Z\le\frac{3}{\sqrt{5}}\right)=\Phi\left(\frac{3}{\sqrt{5}}\right) - \Phi\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}\right)\approx 0.8733</tex>.
-
Ошибка приближения равна <tex>0.0113</tex>
+
Ошибка приближения равна <tex>0.0113</tex>.
Теперь построим приближение, используя интервал с концами в полуцелых точках:
Теперь построим приближение, используя интервал с концами в полуцелых точках:
-
<center><tex>P(7\le X\le 13)=P(6.5<X< 13.5)=P\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)\approx P\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}<Z\le\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)=\Phi\left(\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right) - \Phi\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)\approx 0.8824</tex></center>
+
::<tex>P(7\le X\le 13)=P(6.5<X< 13.5)=P\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)\approx P\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}<Z\le\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)=\Phi\left(\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right) - \Phi\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)\approx 0.8824</tex>.
-
Ошибка приближения равна <tex>0.0022</tex> - примерно в 5 раз меньше, чем в предыдущем подходе.
+
Ошибка приближения равна <tex>0.0022</tex> &mdash; примерно в 5 раз меньше, чем в предыдущем подходе.
==Литература==
==Литература==

Версия 13:13, 18 мая 2010

Биномиальное распределение
Функция вероятности
Функция распределения
Параметры n \geq 0 — число «испытаний»
0\leq p \leq 1 — вероятность «успеха»
Носитель k \in \{0,\ldots,n\}\!
Функция вероятности {n \choose k}\,p^k q^{n-k} \!
Функция распределения I_{1-p}(n-\lfloor k\rfloor, 1+\lfloor k\rfloor) \!
Математическое ожидание np\!
Медиана одно из \{[np]-1, [np], [np]+1\}
Мода \lfloor (n+1)\,p\rfloor\!
Дисперсия npq\!
Коэффициент асимметрии \frac{1-2p}{\sqrt{npq}}\!
Коэффициент эксцесса \frac{1-6pq}{npq}\!
Информационная энтропия  \frac12 \log_2 \big( 2\pi e\, np(1-p) \big) + O \left( \frac{1}{n} \right)
Производящая функция моментов (q + pe^t)^n \!
Характеристическая функция (q + pe^{it})^n \!


Содержание

Определение

Биномиальное распределение — дискретное распределение вероятностей случайной величины X, принимающей целочисленные значения k=0,1,\ldots,n с вероятностями:

P(X=k)={n \choose k}p^k(1-p)^{n-k}.

Данное распределение характеризуется двумя параметрами: целым числом n>0, называемым числом испытаний, и вещественным числом p, 0\le p\le 1, называемом вероятностью успеха в одном испытании. Биномиальное распределение — одно из основных распределений вероятностей, связанных с последовательностью независимых испытаний. Если проводится серия из n независимых испытаний, в каждом из которых может произойти "успех" с вероятностью p, то случайная величина, равная числу успехов во всей серии, имеет указанное распределение. Эта величина также может быть представлена в виде суммы X=X_1+\cdots+X_n независимых слагаемых, имеющих распределение Бернулли.

Основные свойства

Характеристическая функция: \phi(t)=(1+p(e^{it}-1))^n.

Моменты:

  • Математическое ожидание: MX=np.
  • Дисперсия: DX=np(1-p).
  • Асимметрия: \gamma_1=\frac{1-2p}{\sqrt{np(1-p)}}; при p=0.5 распределение симметрично относительно центра n/2.

Асимптотические приближения при больших n

Если значения n велики, то непосредственное вычисление вероятностей событий, связанных с данной случайной величиной, технически затруднительно. В этих случаях можно использовать приближения биномиального распределения распределением Пуассона и нормальным (приближение Муавра-Лапласа).

Приближение Пуассона

Приближение распределением Пуассона применяется в ситуациях, когда значения n большие, а значения p близки к нулю. При этом биномиальное распределение аппроксимируется распределением Пуассона с параметром \lambda=np.

Строгая формулировка: если n\to\infty и p\to 0 таким образом, что np\to\lambda, то

P(X=k)\to\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda},\quad k=0, 1, 2, \ldots.

Более того, справедлива следующая оценка. Пусть Y - случайная величина, имеющая распределение Пуассона с параметром \lambda=np. Тогда для произвольного множества B\subset\{0,1,2,\ldots\} справедливо неравенство:

|P(X\in B) - P(Y\in B)|\le 2np^2.

Доказательство и обзор более точных результатов, касающихся точности данного приближения, можно найти в [1, гл. III, §12].

Нормальное приближение

Приближение нормальным распределением используется в ситуациях, когда n\to\infty, а p фиксировано. Это приближение можно рассматривать как частный случай центральной предельной теоремы, применение которой основано на представлении X в виде суммы n слагаемых. Приближение основано на том, что при указанных условиях распределение нормированной величины

X'=\frac{X-MX}{\sqrt{DX}}=\frac{X-np}{\sqrt{npq}, где q=1-p,

близко к стандартному нормальному.

Локальная теорема Муавра-Лапласа

Данная теорема используется для приближенного вычисления вероятностей отдельных значений биномиального распределения. Она утверждает [1, гл. I, §6], что равномерно по всем значениям k, таким что |k-np|=o(npq)^{2/3}, имеет место

P(X=k)\sim\frac{1}{\sqrt{2\pi npq}}e^{-\frac{(k-np)^2}{2npq}}=\frac{1}{\sqrt{npq}}\varphi\left(\frac{k-np}{\sqrt{npq}}\right),

где \varphi — плотность стандартного нормального распределения.

Интегральная теорема Муавра-Лапласа

На практике необходимость оценки вероятностей отдельных значений, которую дает локальная теорема Муавра-Лапласа, возникает не часто. Гораздо более важно оценивать вероятности событий, включающих в себя множество значений. Для этого используется интегральная теорема, которую можно сформулировать в следующем виде [1, гл. I, §6]:

\sup_{-\infty\le a<b\le\infty}\left|P\left(a<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le b\right) - P(a<Z\le b)\right|\to 0 при n\to\infty,

где случайная величина Y имеет стандартное нормальное распределение \mathcal{N}(0,1), и аппроксимирующая вероятность определяется по формуле

P(a<Z\le b)=\Phi(b)-\Phi(a),

где \Phi(t) — функция распределения стандартного нормального закона: \Phi(t)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^t e^{-t^2/2}\,dt.

Есть ряд результатов, позволяющих оценить скорость сходимости. В [1, гл. I, §6] приводится следующий результат, являющийся частным случаем теоремы Берри-Эссеена:

\sup_{-\infty\le x\le\infty}|F_n(x)-\Phi(x)|\le\frac{p^2+q^2}{\sqrt{npq}},

где F_n(x) — функция распределения случайной величины X'=\frac{X-np}{\sqrt{npq}}. На практике решение о том, насколько следует доверять нормальному приближению, принимают исходя из величины npq. Чем она больше, тем меньше будет погрешность приближения.

Заметим, что асимптотический результат не изменится, если заменить строгие неравенства на нестрогие и наоборот. Предельная вероятность от такой замены также не поменяется, так как нормальное распределение абсолютно непрерывно и вероятность принять любое конкретное значение для него равна нулю. Однако исходная вероятность от такой замены может измениться, что вносит в формулу некоторую неоднозначность. Для больших значений n изменение будет невелико, однако для небольших n это может внести дополнительную погрешность.

Для устранения этой неоднозначности, а также повышения точности приближения рекомендуется задавать интересующие события в виде интервалов с полуцелыми границами. При этом приближение получается точнее. Это связано с тем интуитивно понятным соображением, что аппроксимация кусочно-постоянной функции (функции распределения биномиального закона) с помощью непрерывной функции дает более точные приближения между точками разрыва, чем в этих точках.

Пример

Пусть n=20, p=0.5. Оценим вероятность того, что число успехов будет отличаться от наиболее вероятного значения 10 не более чем на 3. Заметим, что значение npq=5 очень мало, поэтому применение нормального приближения здесь довольно ненадежно.

Точная вероятность рассматриваемого события равна

P(7\le X\le 13)\approx 0.8846.

Применим нормальное приближение с той расстановкой неравенств, которая дана выше (снизу строгое, сверху нестрогое):

P(7\le X\le 13)=P(6<X\le 13)=P\left(\frac{6-10}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{13-10}{\sqrt{5}}\right)=P\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{3}{\sqrt{5}}\right)\approx P\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}<Z\le\frac{3}{\sqrt{5}}\right)=\Phi\left(\frac{3}{\sqrt{5}}\right) - \Phi\left(-\frac{4}{\sqrt{5}}\right)\approx 0.8733.

Ошибка приближения равна 0.0113.

Теперь построим приближение, используя интервал с концами в полуцелых точках:

P(7\le X\le 13)=P(6.5<X< 13.5)=P\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}<\frac{X-np}{\sqrt{npq}}\le\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)\approx P\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}<Z\le\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)=\Phi\left(\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right) - \Phi\left(-\frac{3.5}{\sqrt{5}}\right)\approx 0.8824.

Ошибка приближения равна 0.0022 — примерно в 5 раз меньше, чем в предыдущем подходе.

Литература

1. Ширяев А.Н. Вероятность. — М.: МЦНМО, 2004.


Ссылки

Личные инструменты